如何进行有效的数据分析.pptx

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1、会计学1如何进行有效的数据分析如何进行有效的数据分析人人=吃饭吃饭 +睡睡觉觉 +上班上班 +玩玩猪猪=吃饭吃饭 +睡睡觉觉,代入代入:人人=猪猪 +上班上班 +玩玩,即即:人人 -玩玩=猪猪 +上班上班.结论结论:不懂玩的不懂玩的人人=会上班的会上班的猪猪男人男人=吃饭吃饭 +睡觉睡觉 +挣钱挣钱猪猪=吃饭吃饭 +睡觉睡觉男人男人=猪猪 +挣钱挣钱猪猪=男人男人 -挣钱挣钱结论：男人不挣钱等于猪。结论：男人不挣钱等于猪。女人女人=吃饭吃饭 +睡觉睡觉 +花钱。花钱。猪猪=吃饭吃饭 +睡觉。代入上式得：睡觉。代入上式得：女人女人=猪猪 +花钱。移项得：花钱。移项得：女人女人 -花钱花钱=猪猪

2、。结论：女人不花钱的都是猪。结论：女人不花钱的都是猪。男人男人 +女人女人=2=2吃饭吃饭 +2+2睡觉睡觉 +挣钱挣钱 +花钱花钱=2(=2(吃饭吃饭 +睡觉睡觉)=2)=2猪猪结论：男人结论：男人 +女人就是两头猪女人就是两头猪思考：问题出思考：问题出在哪里？在哪里？第1页/共40页提提 纲纲n n什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析n n数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么n n如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析n n一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分

3、析的常用方法一些数据分析的常用方法n n如何有效地如何有效地如何有效地如何有效地Present Present 分析结果分析结果分析结果分析结果n n案例分享案例分享案例分享案例分享 第2页/共40页什么是什么是数据分数据分析析n n请牢记：请牢记：n n所有的分析要从所有的分析要从“结果结果结果结果”出发，没有结论的数字出发，没有结论的数字罗列并不是分析；罗列并不是分析；n n“结果结果结果结果”：发现问题和解决问题。：发现问题和解决问题。第3页/共40页什么什么是数是数据分据分析析n n我的一些感受：我的一些感受：n n数据分析不是一门复杂的科学数据分析不是一门复杂的科学数据分析不是一门复

4、杂的科学数据分析不是一门复杂的科学；n n而是一些简单的而是一些简单的“common sense”common sense”；n n复杂的运算通常只是令分析结果更差而不是更好；复杂的运算通常只是令分析结果更差而不是更好；n n绝大多数是简单的想法和简单的沟通绝大多数是简单的想法和简单的沟通n n数据分析有时候是一门艺术数据分析有时候是一门艺术数据分析有时候是一门艺术数据分析有时候是一门艺术n n同样的数据会有不同的解读同样的数据会有不同的解读n n优秀和平庸的差异，有时候差在一种灵感优秀和平庸的差异，有时候差在一种灵感第4页/共40页提提 纲纲n n什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析什

5、么是数据分析n n数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么n n如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析n n一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法n n如何有效地如何有效地如何有效地如何有效地Present Present 分析结果分析结果分析结果分析结果n n案例分享案例分享案例分享案例分享 第5页/共40页数据分析可数据分析可以帮你作什以帮你作什么？么？n n企业运用和实施企业运用和实施n n营运规划营运规划营运规划营运规划n n绩效分析绩效分析绩效分

6、析绩效分析n n投资与决策分析与检验投资与决策分析与检验投资与决策分析与检验投资与决策分析与检验第6页/共40页数据分析在数据分析在营运规划中营运规划中的作用的作用n n寻找未来企业的“成长引擎”n n确定企业发展的助力和阻力n n为长期规划和短期规划制定“growing map-发展线路图”Growing Map2008年的阿里巴巴2012年的阿里巴巴第7页/共40页从数据中了解和发现客户：他们的类型，需求，行踪，习惯，趋势等等，为开发有价从数据中了解和发现客户：他们的类型，需求，行踪，习惯，趋势等等，为开发有价值的产品和服务提供源泉值的产品和服务提供源泉让数据来衡量产品和运营的效果，找到改

7、进和完善的方案让数据来衡量产品和运营的效果，找到改进和完善的方案数据分析为战略决策提供支持和建议数据分析为战略决策提供支持和建议好的决策以数据为本，而不是靠拍脑袋和闭门造车好的决策以数据为本，而不是靠拍脑袋和闭门造车数据分析在数据分析在营运规划中营运规划中的作用的作用第8页/共40页绩效分析与绩效分析与绩效管理绩效管理n n什么才是有效的绩效管理n n量化的量化的KPIKPIn n报表管理和设计报表管理和设计n n单一的单一的KPIKPI管理管理 vs vs 全面全面的的KPI KPI 管理管理 (BSC)(BSC)n n静态的静态的 vs vs 动态的动态的n n只考虑成果的只考虑成果的 v

8、s vs 综合考综合考虑成果和成本的虑成果和成本的n n无计划无计划/预测预测/控制的管控制的管理和有计划理和有计划/预测预测/控制控制的管理的管理n n无预警机制的管理和有无预警机制的管理和有预警机制的管理预警机制的管理递进的过程第9页/共40页投资和投资和决策分决策分析析n n举例：举例：n nMarketing Marketing 上的运用：上的运用：n n新产品，新生产线的盈利预测新产品，新生产线的盈利预测n n广告的成本效益的分析，盈亏平衡点广告的成本效益的分析，盈亏平衡点的分析的分析n nOperation:Operation:n n提高劳动生产率的敏感度分析提高劳动生产率的敏感度

9、分析n n其他其他n n买还是租买还是租第10页/共40页提提 纲纲n n什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析n n数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么n n如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析n n一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法n n如何有效地如何有效地如何有效地如何有效地Present Present 分析结果分析结果分析结果分析结果n n案例分享案例分享案例分享案例分享 第11页/共40页问有效的问题问有效的问题对业

10、务的对业务的理解是前提！理解是前提！Page 5如何进行有效的数据分析如何进行有效的数据分析建立一些假设建立一些假设寻找正确的数据寻找正确的数据分解手中数据的关系分解手中数据的关系KISS验证假设和结果的关系验证假设和结果的关系第12页/共40页Step1:问问有效的问有效的问题题n n问题是否真的有效的3 个检验n n检验1-复杂性检验n n问题是否直接并相关问题是否直接并相关n n检验2-有用性检验n n这个问题的答案是否对分析有帮这个问题的答案是否对分析有帮助助n n检验3-可行性性检验n n我收集的数据是否真的能帮助我我收集的数据是否真的能帮助我解答问题解答问题第13页/共40页问有效

11、的问有效的问题问题-复杂复杂性检验性检验如何量化如何量化PVPV增加的各种因素的影响，如广告增加的各种因素的影响，如广告,经济，新的主页经济，新的主页？失败案例失败案例太过复杂，N多种问题被合并成一个无法知道每种因素和浏览量增加的相关性，所以无法量化失败原因失败原因 成功案例成功案例 哪些因素导致最近一周PV急剧上升？第14页/共40页问有效的问有效的问题问题-有用有用性检验性检验中国供应商自身产品的质量和价格是否是影响其成交的重要因素？中国供应商自身产品的质量和价格是否是影响其成交的重要因素？是否可以通过提高中国供应商的产品质量提高他的成交，继而提高续签率？是否可以通过提高中国供应商的产品质

12、量提高他的成交，继而提高续签率？失败案例失败案例产品质量当然是成交的重要因素，了解了这个答案并无法帮助我们提高续签率，因为客户产品是我们不可控的。失败原因失败原因 成功案例成功案例 有效反馈数量多少是否是影响中国供应商续签率的重要因素？第15页/共40页问有效的问问有效的问题题-可行性可行性检验的检验的美国次贷危机在美国次贷危机在短期和长期短期和长期短期和长期短期和长期内对阿里巴巴营收有何影响？内对阿里巴巴营收有何影响？失败案例失败案例有太多的因素你不可控制：l美国次贷危机将持续的时间；l美国次贷危机对中国外贸企业的具体影响；l美国政府和中国政府的应对策略;l.失败原因失败原因 成功案例成功案

13、例 美国次贷危机爆发前后，来自美国的活跃买家和买家询盘数量是否有影响？第16页/共40页Step2:建立一建立一些假设些假设n n假设为什么重要假设为什么重要假设为什么重要假设为什么重要n n复杂的问题通常有很多潜在的答案复杂的问题通常有很多潜在的答案n n没有强有力的假设，你会浪费很多时间并没有证明任何东西没有强有力的假设，你会浪费很多时间并没有证明任何东西n n正确的假设决定你收集怎样的数据并如何看待他们正确的假设决定你收集怎样的数据并如何看待他们第17页/共40页建立一些假建立一些假设案例设案例n n问题：影响中供反馈数量问题：影响中供反馈数量的因素有哪些？的因素有哪些？可能的假设可能的

14、假设需要的数据需要的数据 自身活跃度 阿里巴巴分配资源同类产品的竞争程度广告投入-登录次数；ATM使用时长-发布产品数量；Repost offer数量-主动发送报价数量-产品曝光次数-中供Minisite PV和Session-产品总数在该行业的排名-产品曝光次数在该行业的排名-购买广告（关搜和黄展）的次数-购买广告（关搜和黄展）的金额第18页/共40页n n一致性一致性一致性一致性n n免费会员曝光数据只有从免费会员曝光数据只有从免费会员曝光数据只有从免费会员曝光数据只有从0808年年年年7 7月开始有，无法分析月开始有，无法分析月开始有，无法分析月开始有，无法分析0808年年年年4 4月产

15、品默认搜索实现月产品默认搜索实现月产品默认搜索实现月产品默认搜索实现后对中供、后对中供、后对中供、后对中供、ITPITP和免费会员曝光资源分配的影响和免费会员曝光资源分配的影响和免费会员曝光资源分配的影响和免费会员曝光资源分配的影响n nAnalysis was a flop-MMs did not use the same standardsAnalysis was a flop-MMs did not use the same standardsn n精确度精确度精确度精确度n n数据不能准确量化：例如销售人员的销售技巧数据不能准确量化：例如销售人员的销售技巧数据不能准确量化：例如销售人员

16、的销售技巧数据不能准确量化：例如销售人员的销售技巧n n数据的取得很困难：例如客户的数据如成交数据的取得很困难：例如客户的数据如成交数据的取得很困难：例如客户的数据如成交数据的取得很困难：例如客户的数据如成交n n时效性时效性时效性时效性n n联合国关于各国经济和中小企业数据基本是联合国关于各国经济和中小企业数据基本是联合国关于各国经济和中小企业数据基本是联合国关于各国经济和中小企业数据基本是2 2年前的年前的年前的年前的清楚各项数据的最合适来源清楚各项数据的最合适来源明白各项数据的局限性和可能潜在的错误明白各项数据的局限性和可能潜在的错误Step3:取得有取得有效的数据效的数据常见的问题第1

17、9页/共40页Step4:分分解原因解原因n n为何要分解原因？为何要分解原因？为何要分解原因？为何要分解原因？n n一个问题往往有潜在的多个答案，如果不将多种因素分解，单独分析，无法了解一个问题往往有潜在的多个答案，如果不将多种因素分解，单独分析，无法了解哪个才是真正的直接相关因素。哪个才是真正的直接相关因素。n n分解的原则：直接不交集分解的原则：直接不交集分解的原则：直接不交集分解的原则：直接不交集n n直接因素：因素和结果之间没有其他可能的间接关系直接因素：因素和结果之间没有其他可能的间接关系n n例如：最近的周末都下雨例如：最近的周末都下雨 最近的雨天我们的最近的雨天我们的PV PV

18、 就下降就下降 所以雨天是所以雨天是PV PV 下降的原因下降的原因n n案例失败的原因：雨天和案例失败的原因：雨天和PV PV 之间有周末这个因素，而周末是之间有周末这个因素，而周末是PV PV 下降的原因。下降的原因。第20页/共40页分解原分解原因的建因的建议议n n分解原因的一些建议分解原因的一些建议n n问一问：每个原因是否已经互不问一问：每个原因是否已经互不相交？相交？n n问一问：每个原因是否是直接的，问一问：每个原因是否是直接的，是否是其他原因的衍生产物？是否是其他原因的衍生产物？n n如何分析被分解的原因如何分析被分解的原因(KISS原原则则)n n孤立一个因素，将有无此因素

19、的孤立一个因素，将有无此因素的两个结果进行比较两个结果进行比较n n例如：将某段到期中供中，按其例如：将某段到期中供中，按其是否在该段期间内有无购买广告是否在该段期间内有无购买广告分群，再按这两群人体的续签率分群，再按这两群人体的续签率进行对比，可大致了解广告对中进行对比，可大致了解广告对中供续签率的影响。供续签率的影响。第21页/共40页Step5:KISS 原则原则 -Keep It Keep It Simple and StupidSimple and Stupidn n分析被分解的原分析被分解的原因的两个因的两个KISS工工具：具：n n“开关开关开关开关”工具工具工具工具n n影响前

20、影响前 vs vs 影响后影响后n n有影响有影响 vs vs 无影响无影响n n“XY”XY”工具工具工具工具n nX X 影响因素影响因素n nY Y 产生结果产生结果第22页/共40页“开关开关”工具工具 案例案例问题问题:哪些是影响续签率的重要因素？哪些是影响续签率的重要因素？假设假设:订阅订阅Trade Alert能增加买家机会，从而可能会影响效果和续签率能增加买家机会，从而可能会影响效果和续签率简单的分析方法：简单的分析方法：“有有/无无”订阅群体的续签率是否存在差异订阅群体的续签率是否存在差异续签合同续签率新签合同续签率N 无订阅Y 有订阅第23页/共40页问题问题:哪些是影响中

21、供获得曝光机会的主要原因哪些是影响中供获得曝光机会的主要原因?假设假设:产品覆盖面广应该是影响曝光的重要因素产品覆盖面广应该是影响曝光的重要因素简单的分析方法：简单的分析方法：带来曝光的买家搜过关键词数（代表产品覆盖面）与产带来曝光的买家搜过关键词数（代表产品覆盖面）与产品曝光次数的品曝光次数的“XY”分析分析“XY”工具工具 案例案例第24页/共40页Step 6:验证假验证假设和结果的关设和结果的关系系n n反复问自己几个问题：反复问自己几个问题：n n分析结果在逻辑上是否合理？分析结果在逻辑上是否合理？分析结果在逻辑上是否合理？分析结果在逻辑上是否合理？n n是否有明显的逻辑错误？是否有

22、明显的逻辑错误？n n征询前线同事的直接感受是否与征询前线同事的直接感受是否与分析结果相符？分析结果相符？n n一些违反直觉的结果往往代表一一些违反直觉的结果往往代表一定有什么东西你没有考虑到。定有什么东西你没有考虑到。n n什么东西是你的老板肯定会问什么东西是你的老板肯定会问什么东西是你的老板肯定会问什么东西是你的老板肯定会问的？的？的？的？n n假设他的问题假设他的问题n n并准备好你的答案并准备好你的答案n n这就是为什么有些人就是与众不这就是为什么有些人就是与众不同。同。第25页/共40页提提 纲纲n n什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析n n数据分析可以帮你作什

23、么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么n n如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析n n一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法n n如何有效地如何有效地如何有效地如何有效地Present Present 分析结果分析结果分析结果分析结果n n案例分享案例分享案例分享案例分享 第26页/共40页数据分析一些数据分析一些技术方法技术方法n n比较分析比较分析比较分析比较分析n n对比参照数据，追踪差异原因；对比参照数据，追踪差异原因；n n预测；去年同期；上期都可以是参照数据。

24、预测；去年同期；上期都可以是参照数据。n n趋势分析趋势分析趋势分析趋势分析n n最常用的报表手段最常用的报表手段n n因素分析因素分析因素分析因素分析n n中供反馈数与哪些因素相关？中供反馈数与哪些因素相关？自身活跃度？排名？广告？产品数量？自身活跃度？排名？广告？产品数量？n n某些工具：相关系数等。某些工具：相关系数等。n n比率分析比率分析比率分析比率分析n n常用的财务上的比率分析有：资产负债率；常用的财务上的比率分析有：资产负债率；n n人力资源管理上经常用的是：人员周转率，人员离职率等人力资源管理上经常用的是：人员周转率，人员离职率等n n在网站分析上：在网站分析上：n n粘度（

25、粘度（PV/SessionPV/Session）n nFeedback Rate(Feebacks/Feedback Rate(Feebacks/接收人数接收人数)第27页/共40页数据分析数据分析一些技术一些技术方法方法n n组成分析法组成分析法组成分析法组成分析法 n n将某一数据拆分，研究其组成，如：将某一数据拆分，研究其组成，如：n n国家组成分析国家组成分析n n行业组成分析行业组成分析n n内部数据和外部数据的比较分析内部数据和外部数据的比较分析内部数据和外部数据的比较分析内部数据和外部数据的比较分析n n中供与竞争对手付费产品性价比分析中供与竞争对手付费产品性价比分析n n层层筛

26、选法层层筛选法层层筛选法层层筛选法 n n适用于选择目标市场和目标群体适用于选择目标市场和目标群体n n对多种影响因素按其重要程度进行一定组合，先按第一组合选择出较大范围目对多种影响因素按其重要程度进行一定组合，先按第一组合选择出较大范围目标对象，再按第二组合对第一组合筛选出来的对象进一步缩小范围，以此类推，标对象，再按第二组合对第一组合筛选出来的对象进一步缩小范围，以此类推，得出最终目标对象得出最终目标对象 第28页/共40页较为复杂较为复杂的分析方的分析方法法 数据挖掘方法（数据挖掘方法（数据挖掘方法（数据挖掘方法（Data MiningData MiningData MiningData

27、 Mining）定义：定义：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。优势：优势：n n可处理海量数据可处理海量数据n n可分析可分析N N种影响因素对结果的影响程度种影响因素对结果的影响程度n n可根据历史来预测未来可根据历史来预测未来第29页/共40页分析方法分析方法举例举例1在这张图中可以看到：在这张图中可以看到：1)1)比较分析比较分析2)2)趋势分析趋势分析 3)3)组

28、成分析组成分析第30页/共40页分析方法分析方法举例举例2-层层筛选法层层筛选法层层筛选法层层筛选法Potential Buyer Market SelectionTop 23 Potential Buyer Markets 1.Import Value 3.E-readiness Score2.Num.of SME 4.Daily B2B UVSource:UN ComtradeSource:World Bank Source:Economist Source:AlexaStep 1Top 15 Potential Buyer MarketsStep 2第31页/共40页分析方法分析方法举例

29、举例3-数据挖掘神经网络分析法数据挖掘神经网络分析法数据挖掘神经网络分析法数据挖掘神经网络分析法1.模型模型Clementine流截图流截图ITP Leads新签概率模型新签概率模型第32页/共40页2.神经网络关键字段神经网络关键字段ITP Leads新签概率模型新签概率模型分析方法举例分析方法举例3-数据挖掘神经网络模型数据挖掘神经网络模型影响因素影响因素重要程度重要程度第33页/共40页提提 纲纲n n什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析n n数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么n n如何作有效的数据分析如何作有效的

30、数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析n n一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法n n如何有效地如何有效地如何有效地如何有效地Present Present 分析结果分析结果分析结果分析结果n n案例分享案例分享案例分享案例分享 第34页/共40页有效的分析必须有效的分析必须匹配完美的演示匹配完美的演示n n了解你的听众了解你的听众n n谈谈他们感兴趣的东西谈谈他们感兴趣的东西n n假象他们的问题，并准备你的答假象他们的问题，并准备你的答案案n n一张图表胜过千言万语一张图表胜过千言万语n n为每一张演示表加上概括的表为每一张演示表

31、加上概括的表头头n n确定你了解确定你了解“So WhatSo What”n n永远不要演示没有永远不要演示没有Meaning Meaning 的数的数据据,特别是在繁忙的高层面前特别是在繁忙的高层面前n n解释你的结论和图表解释你的结论和图表/数字之间的数字之间的逻辑关系逻辑关系n n演示结束前总结你的结论，演示结束前总结你的结论，特别是在他们即将忘记前。特别是在他们即将忘记前。特别是在他们即将忘记前。特别是在他们即将忘记前。第35页/共40页提提 纲纲n n什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析什么是数据分析n n数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分析可以帮你作什么数据分

32、析可以帮你作什么n n如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析如何作有效的数据分析n n一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法一些数据分析的常用方法n n如何有效地如何有效地如何有效地如何有效地Present Present 分析结果分析结果分析结果分析结果n n案例分享案例分享案例分享案例分享 第36页/共40页再次强调：再次强调：没有对业务的熟悉和理没有对业务的熟悉和理解，无法做出优秀的数解，无法做出优秀的数据分析！据分析！第37页/共40页案例分享：中供生命周案例分享：中供生命周期与续签率研究期与续签率研究第38页/共40页谢谢指教！谢谢指教！第39页/共40页